【摘 要】
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肠道菌群与诸多人类重大疾病相关,比如,肝硬化、糖尿病、肥胖症、自闭症等,研究在不同条件下肠道菌群结构差异具有重要意义。传统聚类方法识别肠道菌群数据中结构模式时,对噪声敏感,运行时间长,无法处理不规则数据。而谱聚类不仅可以聚类任意形状的样本数据,能够收敛于全局最优解,对数据分布的适应性更强,计算量小,且具有更高的性能。因此本文采用谱聚类（Spectrum）方法来分析肠道菌群结构,以轻微肝性脑病和2型
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肠道菌群与诸多人类重大疾病相关,比如,肝硬化、糖尿病、肥胖症、自闭症等,研究在不同条件下肠道菌群结构差异具有重要意义。传统聚类方法识别肠道菌群数据中结构模式时,对噪声敏感,运行时间长,无法处理不规则数据。而谱聚类不仅可以聚类任意形状的样本数据,能够收敛于全局最优解,对数据分布的适应性更强,计算量小,且具有更高的性能。因此本文采用谱聚类（Spectrum）方法来分析肠道菌群结构,以轻微肝性脑病和2型糖尿病数据集为例。由于菌群数据在测序过程中存在物理上的缺失或者是采样不足,导致测序数据包含大量零。因此,首先采用成对比率几何平均值（Geometric mean of pairwise ratios,GMPR）方法对肠道菌群进行归一化,然后采用Spectrum方法分析肠道菌群结构,最后与网络分析方法进行核心菌群结构比较。Spectrum算法在单类人群上聚类性能表现不佳,同时也存在一定的缺陷,因此对Spectrum算法进行了改进,改进过程如下:在计算欧几里得距离时,为了避免忽视每个样本/特征所对应的不同特征值大小在该样本中所占据的权重,因此提出一种基于特征加权的相似度矩阵。为了避免传统谱聚类的灵敏度问题,将拉普拉斯矩阵替换为Hessian矩阵,并通过找到Hessian矩阵的特征值的特征向量对样本点进行聚类。为了能够调整聚类中心数K,利用ISODATA聚类算法代替原本的Kmeans算法。实验结果表明,GMPR的组内相关系数（ICC）为0.919,其重现性明显优于其他归一化方法。并且GMPR+Spectrum算法的运行时间、标准化互信息（NMI）、戴维森堡丁指数（DBI）、Calinski-Harabasz指标（CH）、兰德指数（RI）、调整兰德指数（ARI）远优于其他聚类算法M3C、i Cluster Plus。并且GMPR+改进Spectrum与改进Spectrum、Spectrum、GMPR+Spectrum方法相比,GMPR+改进Spectrum算法的NMI、DBI、CH、RI、ARI优于其他算法。GMPR+Spectrum与GMPR+改进Spectrum算法不仅在性能上表现良好（如GMPR+改进Spectrum在轻微肝性脑病中的NMI为0.372,DBI为4.202,CH为4.429,RI为0.815,ARI为-0.000）,并且可以识别出不同类型患病人群在肠道菌群上的结构差异,挖掘出肠道微生物组的关键细菌（如轻微肝性脑病患者中的乳酸杆菌,肝硬化患者中的布劳特氏菌属,普雷沃菌属等）,识别出的关键细菌或许可以为疾病的肠道微生物组研究提供新的参考。
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